OpenClaw 中文版从零到一：安装、配置飞书机器人与实战全指南

一、OpenClaw 是什么

1.1 项目简介

OpenClaw 是一个开源 AI 智能体（Agent）平台，核心理念是让大语言模型不仅能「说话」，更能「做事」。它通过一套标准化的工具调用框架，赋予 AI 操作真实计算机环境的能力------包括但不限于执行 Shell 命令、操控浏览器、读写文件、调用 API 等。

中文社区地址： https://www.moltcn.com/

简而言之，OpenClaw 的定位可以用一句话概括：

把你的自然语言指令，转化为计算机上的真实操作。

1.2 核心能力

OpenClaw 的核心能力矩阵如下：

自动化操作

自动操控浏览器（打开网页、截图、填表、点击）
自动创建/编辑/删除文件
执行系统命令与脚本

代码能力

根据需求自动编写代码
创建并运行完整的程序项目
支持多种编程语言（Python、JavaScript、HTML 等）

办公自动化

通过飞书、WhatsApp、Telegram、Discord、iMessage 等通道接入
处理文档、表格、消息等办公场景
支持通过 Gateway 网关统一调度

插件生态

技能插件系统，可扩展 AI 的能力边界
社区共享的技能与工作流

1.3 使用场景示例

以下是几个典型的使用场景，帮助你理解 OpenClaw 的实际价值：

场景	用户指令	AI 执行动作
文件操作	"帮我在桌面创建一个 txt 文件，写上会议纪要"	自动在桌面创建文件并写入内容
信息检索	"帮我查询今天的科技新闻"	自动打开浏览器、搜索、汇总结果
代码生成	"帮我用 Python 写一个贪吃蛇游戏"	自动生成完整可运行的代码并保存
网页操作	"帮我打开百度，截图发给我"	自动打开网页、截图、发送图片

1.4 中文社区资源

OpenClaw 中文社区提供了丰富的本地化支持：

社区主页： https://www.moltcn.com/
最新教程与文档
技能插件下载
中文交流与问题反馈

二、环境准备：安装 Node.js

2.1 为什么需要 Node.js

OpenClaw 基于 Node.js 运行时构建。Node.js 是一个开源的、跨平台的 JavaScript 运行环境，OpenClaw 使用它来执行核心逻辑、管理插件系统以及运行 Gateway 网关服务。

版本要求：Node.js v22 或更高版本（LTS 推荐）

2.2 下载与安装

下载地址： https://nodejs.org/zh-cn/download/

安装步骤（Windows）：

复制代码

步骤 1 → 访问 Node.js 官网
步骤 2 → 选择 LTS（长期支持）版本，下载 Windows Installer (.msi)
步骤 3 → 双击安装包，一路点击 Next
步骤 4 → 等待安装完成

安装步骤（macOS）：

复制代码

步骤 1 → 访问 Node.js 官网
步骤 2 → 选择 LTS 版本，下载 macOS Installer (.pkg)
步骤 3 → 双击安装包，按提示完成安装

安装步骤（Linux - Ubuntu/Debian）：

复制代码

# 使用 NodeSource 仓库安装 Node.js 22.x
curl -fsSL https://deb.nodesource.com/setup_22.x | sudo -E bash -
sudo apt-get install -y nodejs

2.3 安装验证

打开终端（Windows 下为 PowerShell 或 CMD），输入以下命令：

复制代码

# 验证 Node.js 版本
node -v
# 预期输出示例：v22.22.1

# 验证 npm 版本
npm -v
# 预期输出示例：10.9.0

如果两条命令均返回版本号（如 v22.x.x 和 10.x.x），说明 Node.js 环境已就绪。

2.4 常见问题排查

Q：执行 node -v 提示「不是内部或外部命令」 A：说明 Node.js 未正确安装或未加入系统 PATH。请重新安装并确保勾选「Add to PATH」选项，或重启终端后再试。

Q：已有旧版本 Node.js（低于 v22），是否需要升级？ A：是的，OpenClaw 要求 v22+。建议直接从官网下载最新 LTS 版本覆盖安装，或使用版本管理工具 nvm 进行升级：

复制代码

# 使用 nvm 安装 Node.js 22（macOS/Linux）
nvm install 22
nvm use 22

三、安装 OpenClaw 中文版

OpenClaw 中文版的安装脚本会自动处理依赖关系，包括检测 Node.js 环境、自动安装（如缺失）、配置 npm 注册表等。

3.1 Windows 一键安装

以管理员身份打开 PowerShell，执行以下命令：

python 复制代码

iwr -useb https://clawd.org.cn/install.ps1 -OutFile install.ps1; ./install.ps1 -Registry https://registry.npmmirror.com

命令解析：

参数 / 命令	作用
`iwr -useb`	Invoke-WebRequest 的缩写，下载脚本文件
`-OutFile install.ps1`	将下载内容保存为本地文件
`./install.ps1`	执行安装脚本
`-Registry`	指定使用国内 npm 镜像源，加速下载

常见错误处理：

如果遇到「无法加载文件，因为在此系统上禁止运行脚本」的错误：

python 复制代码

# 先解除执行策略限制
Set-ExecutionPolicy RemoteSigned

# 然后重新执行安装命令
iwr -useb https://clawd.org.cn/install.ps1 -OutFile install.ps1; ./install.ps1 -Registry https://registry.npmmirror.com

安全提示： Set-ExecutionPolicy RemoteSigned 允许运行本地脚本和已签名的远程脚本，是 PowerShell 开发场景下常用的策略配置。

3.2 macOS / Linux 一键安装

macOS 和 Linux 使用 Shell 脚本安装，该脚本会自动检测并安装 Node.js（如缺失）：

python 复制代码

curl -fsSL https://clawd.org.cn/install.sh | bash -s -- --registry https://registry.npmmirror.com

命令解析：

部分	作用
`curl -fsSL`	下载安装脚本（`-f` 失败静默、`-s` 静默模式、`-S` 显示错误、`-L` 跟随重定向）
`	bash -s --`
`--registry`	传入安装脚本的参数，指定国内 npm 镜像

3.3 通用 npm 安装方式

如果 Node.js 已经安装好，也可以直接使用 npm 安装：

python 复制代码

# macOS / Linux 需要加 sudo
sudo npm install -g openclaw-cn@latest --registry https://registry.npmmirror.com

# Windows（管理员 PowerShell）
npm install -g openclaw-cn@latest --registry https://registry.npmmirror.com

说明： -g 表示全局安装，@latest 表示安装最新版本，--registry 指定镜像源。

3.4 安装验证

安装完成后，验证 OpenClaw 是否可用：

python 复制代码

# 查看版本
openclaw-cn --version

# 查看帮助
openclaw-cn --help

如果输出版本号和帮助信息，说明安装成功。

四、启动引导与基础配置

4.1 进入新手引导

安装完成后，执行以下命令进入交互式引导模式：

复制代码

openclaw-cn onboard

引导流程将依次完成以下配置：

python 复制代码

选择模型供应商 → 输入 API Key → 选择模型
       ↓
选择聊天通道 → 配置通道凭证
       ↓
配置技能插件（可选）
       ↓
配置启动钩子（可选）
       ↓
完成初始化

4.2 配置模型供应商与 API Key

在引导过程中，系统会要求你选择模型供应商。目前中文版支持的主要供应商包括：

供应商	说明	适用场景
阿里云百炼	阿里云提供的大模型服务平台	国内访问稳定，支持多种模型
DeepSeek	DeepSeek 系列模型	性价比高，推理能力强

配置步骤：

python 复制代码

步骤 1 → 在引导界面中选择供应商（如「阿里云百炼」或「DeepSeek」）
步骤 2 → 输入对应的 API Key（从供应商平台获取）
步骤 3 → 选择具体使用的模型（如 deepseek-chat、qwen-plus 等）

提示： API Key 通常在对应平台的「控制台 → API 密钥管理」中创建和获取。请妥善保管，不要泄露给他人。

4.3 配置聊天通道 ------ 以飞书机器人为例

「通道」是 AI 接收和发送消息的入口。OpenClaw 支持多种通道，包括：

飞书（Lark）
WhatsApp
Telegram
Discord
iMessage

本教程以飞书机器人为例，详细介绍从零创建到配置完成的全流程。具体步骤见下一章节。

4.4 技能配置与钩子（可选）

技能配置： 可以在引导阶段跳过，后续通过命令手动添加。技能插件用于扩展 AI 的特定能力（如操作特定软件、对接特定 API 等）。

启动钩子： 钩子功能允许其他服务调用你的 OpenClaw 实例。如果是个人使用或学习阶段，建议跳过。

完成所有引导步骤后，按空格键 再按回车键即可跳过剩余可选项，完成初始化。

五、飞书机器人创建全流程

本章节详细介绍如何在飞书开放平台创建企业自建应用，并将其接入 OpenClaw。

5.1 创建企业自建应用

操作入口： https://open.feishu.cn/app

python 复制代码

步骤 1 → 打开飞书开放平台
步骤 2 → 点击「创建企业自建应用」
步骤 3 → 填写「应用名称」（如：OpenClaw 助手）
步骤 4 → 填写「应用描述」（如：AI 智能体助手）
步骤 5 → 点击确认创建

5.2 添加机器人能力

应用创建完成后，需要为其添加「机器人」能力：

python 复制代码

步骤 1 → 进入应用详情页
步骤 2 → 左侧菜单找到「应用能力」
步骤 3 → 点击「添加应用能力」
步骤 4 → 选择「机器人」并确认添加

5.3 配置权限

飞书机器人需要一组权限才能正常收发消息、操作文档等。OpenClaw 提供了完整的权限配置 JSON，可以通过批量导入一键完成。

操作路径： 应用详情 → 权限管理 → 批量导入/导出权限

完整权限配置 JSON：

python 复制代码

{
  "scopes": {
    "tenant": [
      "aily:file:read",
      "aily:file:write",
      "application:application.app_message_stats.overview:readonly",
      "application:application:self_manage",
      "application:bot.menu:write",
      "base:app:copy",
      "base:app:create",
      "base:app:read",
      "base:app:update",
      "base:collaborator:create",
      "base:collaborator:delete",
      "base:collaborator:read",
      "base:dashboard:copy",
      "base:dashboard:read",
      "base:field:create",
      "base:field:delete",
      "base:field:read",
      "base:field:update",
      "base:field_group:create",
      "base:form:read",
      "base:form:update",
      "base:record:create",
      "base:record:delete",
      "base:record:read",
      "base:record:retrieve",
      "base:record:update",
      "base:role:create",
      "base:role:delete",
      "base:role:read",
      "base:role:update",
      "base:table:create",
      "base:table:delete",
      "base:table:read",
      "base:table:update",
      "base:view:read",
      "base:view:write_only",
      "base:workflow:read",
      "base:workflow:write",
      "bitable:app",
      "bitable:app:readonly",
      "board:whiteboard:node:create",
      "board:whiteboard:node:delete",
      "board:whiteboard:node:read",
      "board:whiteboard:node:update",
      "cardkit:card:write",
      "contact:contact.base:readonly",
      "contact:user.employee_id:readonly",
      "corehr:file:download",
      "docs:doc",
      "docs:doc:readonly",
      "docs:document.comment:create",
      "docs:document.comment:read",
      "docs:document.comment:update",
      "docs:document.comment:write_only",
      "docs:document.content:read",
      "docs:document.media:download",
      "docs:document.media:upload",
      "docs:document.subscription",
      "docs:document.subscription:read",
      "docs:document:copy",
      "docs:document:export",
      "docs:document:import",
      "docs:event.document_deleted:read",
      "docs:event.document_edited:read",
      "docs:event.document_opened:read",
      "docs:event:subscribe",
      "docs:permission.member",
      "docs:permission.member:auth",
      "docs:permission.member:create",
      "docs:permission.member:delete",
      "docs:permission.member:readonly",
      "docs:permission.member:retrieve",
      "docs:permission.member:transfer",
      "docs:permission.member:update",
      "docs:permission.setting",
      "docs:permission.setting:read",
      "docs:permission.setting:readonly",
      "docs:permission.setting:write_only",
      "docx:document",
      "docx:document.block:convert",
      "docx:document:create",
      "docx:document:readonly",
      "docx:document:write_only",
      "drive:drive",
      "drive:drive.metadata:readonly",
      "drive:drive.search:readonly",
      "drive:drive:readonly",
      "drive:drive:version",
      "drive:drive:version:readonly",
      "drive:export:readonly",
      "drive:file",
      "drive:file.like:readonly",
      "drive:file.meta.sec_label.read_only",
      "drive:file:download",
      "drive:file:readonly",
      "drive:file:upload",
      "drive:file:view_record:readonly",
      "event:ip_list",
      "im:chat",
      "im:chat.access_event.bot_p2p_chat:read",
      "im:chat.members:bot_access",
      "im:message",
      "im:message.group_at_msg:readonly",
      "im:message.group_msg",
      "im:message.p2p_msg:readonly",
      "im:message:readonly",
      "im:message:send_as_bot",
      "im:resource",
      "sheets:spreadsheet",
      "sheets:spreadsheet.meta:read",
      "sheets:spreadsheet.meta:write_only",
      "sheets:spreadsheet:create",
      "sheets:spreadsheet:read",
      "sheets:spreadsheet:readonly",
      "sheets:spreadsheet:write_only",
      "slides:presentation:create",
      "slides:presentation:read",
      "slides:presentation:update",
      "slides:presentation:write_only",
      "space:document.event:read",
      "space:document:delete",
      "space:document:move",
      "space:document:retrieve",
      "space:document:shortcut",
      "space:folder:create",
      "wiki:member:create",
      "wiki:member:retrieve",
      "wiki:member:update",
      "wiki:node:copy",
      "wiki:node:create",
      "wiki:node:move",
      "wiki:node:read",
      "wiki:node:retrieve",
      "wiki:node:update",
      "wiki:setting:read",
      "wiki:setting:write_only",
      "wiki:space:read",
      "wiki:space:retrieve",
      "wiki:space:write_only",
      "wiki:wiki",
      "wiki:wiki:readonly"
    ],
    "user": [
      "aily:file:read",
      "aily:file:write",
      "contact:contact.base:readonly",
      "im:chat.access_event.bot_p2p_chat:read"
    ]
  }
}

权限说明： 上述权限涵盖了即时通讯（im:*）、云文档（docs:*、docx:*）、云空间（drive:*）、多维表格（bitable:*）、电子表格（sheets:*）、知识库（wiki:*）等飞书核心模块的读写能力，确保 OpenClaw 能够全面执行办公自动化任务。

5.4 发布与获取凭证

python 复制代码

步骤 1 → 在应用详情页，点击「版本管理与发布」
步骤 2 → 点击「创建版本」，填写版本号与更新说明
步骤 3 → 提交审核并发布（企业内部应用通常即时生效）
步骤 4 → 进入「凭证与基础信息」页面
步骤 5 → 复制「App ID」和「App Secret」

重要： App Secret 是敏感凭证，请勿泄露或提交到公开代码仓库。

5.5 回到终端完成配置

在 OpenClaw 的引导流程中，当提示输入飞书凭证时，依次粘贴：

python 复制代码

App ID:     你复制的 App ID
App Secret: 你复制的 App Secret

输入完成后，OpenClaw 会自动完成与飞书的连接配置。

5.6 配置事件与回调

回到飞书开放平台，完成最后的事件订阅配置：

python 复制代码

步骤 1 → 进入应用详情 → 「事件与回调」
步骤 2 → 连接方式选择「长连接」模式，保存设置
步骤 3 → 添加事件订阅：选择「接收消息」事件（im.message.receive_v1）
步骤 4 → 保存配置

为什么选择长连接模式？ 长连接（WebSocket）模式无需公网 IP 和域名，适合本地开发和个人使用场景。OpenClaw 会主动与飞书服务器建立持久连接来接收消息。

六、启动与使用

6.1 启动网关

网关（Gateway）是 OpenClaw 的消息中转枢纽，负责与各聊天通道（如飞书）保持连接并转发消息。

python 复制代码

openclaw-cn gateway

执行后，终端会显示网关的运行状态和连接信息。保持此终端窗口不要关闭。

6.2 打开 Web Dashboard

另开一个终端窗口，执行：

复制代码

openclaw-cn dashboard

终端会输出一个本地访问链接（通常为 http://localhost:xxxx），在浏览器中打开即可进入 OpenClaw 的 Web 管理界面。

在 Dashboard 中你可以：

直接与 AI 对话
查看任务执行日志
管理配置与技能

6.3 常用命令速查

以下是 OpenClaw 中文版的常用命令汇总：

python 复制代码

# ---- 基础命令 ----
openclaw-cn --version          # 查看版本
openclaw-cn --help             # 查看帮助

# ---- 引导与配置 ----
openclaw-cn onboard            # 进入新手引导
openclaw-cn config             # 查看当前配置
openclaw-cn config set <key> <value>  # 设置配置项

# ---- 运行命令 ----
openclaw-cn gateway            # 启动网关（消息通道）
openclaw-cn dashboard          # 启动 Web 管理界面

# ---- 任务执行 ----
openclaw-cn run "<你的指令>"    # 直接执行一条任务

# ---- 技能管理 ----
openclaw-cn skill list         # 查看已安装技能
openclaw-cn skill install <name>  # 安装技能插件

七、实战测试

7.1 桌面文件操作

测试目标： 验证 OpenClaw 能否操作本地文件系统。

在 Dashboard 或飞书机器人中输入：

复制代码

帮我在桌面上创建一个txt文件，写一行字：我特别喜欢你

预期行为：

python 复制代码

用户发出指令
    ↓
OpenClaw 解析意图：创建文件 → 写入内容 → 保存到桌面
    ↓
AI 调用文件系统工具执行操作
    ↓
桌面出现新 txt 文件，内容为「我特别喜欢你」
    ↓
AI 回复执行结果

如果桌面成功出现文件且内容正确，说明文件操作能力测试通过。

7.2 实时新闻查询

测试目标： 验证 OpenClaw 的信息检索与浏览器操控能力。

输入指令：

复制代码

帮我查询最新科技新闻并输出

预期行为：

python 复制代码

用户发出指令
    ↓
OpenClaw 启动浏览器 → 访问新闻网站
    ↓
自动抓取最新新闻标题与摘要
    ↓
整理格式后返回给用户

7.3 代码生成（贪吃蛇游戏）

测试目标： 验证 OpenClaw 的代码生成与项目创建能力。

手机飞书端输入：

复制代码

帮我写个贪吃蛇程序，用Python代码

预期行为：

python 复制代码

用户发出指令
    ↓
OpenClaw 分析需求：Python 贪吃蛇游戏
    ↓
自动生成完整的 Python 代码文件
    ↓
（可选）自动安装依赖并运行
    ↓
返回代码文件或运行截图

生成的代码示例（OpenClaw 可能输出类似代码）：

python 复制代码

import pygame
import random
import sys

# 初始化
pygame.init()

# 常量定义
CELL_SIZE = 20
GRID_WIDTH = 30
GRID_HEIGHT = 20
WIDTH = CELL_SIZE * GRID_WIDTH
HEIGHT = CELL_SIZE * GRID_HEIGHT
FPS = 10

# 颜色定义
BLACK = (0, 0, 0)
GREEN = (0, 200, 0)
DARK_GREEN = (0, 150, 0)
RED = (220, 50, 50)
WHITE = (255, 255, 255)
GRAY = (40, 40, 40)

# 方向
UP = (0, -1)
DOWN = (0, 1)
LEFT = (-1, 0)
RIGHT = (1, 0)


class Snake:
    def __init__(self):
        self.body = [(GRID_WIDTH // 2, GRID_HEIGHT // 2)]
        self.direction = RIGHT
        self.grow = False

    def move(self):
        head_x, head_y = self.body[0]
        dx, dy = self.direction
        new_head = (head_x + dx, head_y + dy)
        self.body.insert(0, new_head)
        if not self.grow:
            self.body.pop()
        else:
            self.grow = False

    def change_direction(self, new_dir):
        # 防止反向移动
        opposite = (-self.direction[0], -self.direction[1])
        if new_dir != opposite:
            self.direction = new_dir

    def check_collision(self):
        head = self.body[0]
        # 撞墙
        if head[0] < 0 or head[0] >= GRID_WIDTH or head[1] < 0 or head[1] >= GRID_HEIGHT:
            return True
        # 撞自己
        if head in self.body[1:]:
            return True
        return False


class Food:
    def __init__(self, snake_body):
        self.position = self._random_pos(snake_body)

    def _random_pos(self, snake_body):
        while True:
            pos = (random.randint(0, GRID_WIDTH - 1), random.randint(0, GRID_HEIGHT - 1))
            if pos not in snake_body:
                return pos

    def respawn(self, snake_body):
        self.position = self._random_pos(snake_body)


def draw_grid(surface):
    for x in range(0, WIDTH, CELL_SIZE):
        pygame.draw.line(surface, GRAY, (x, 0), (x, HEIGHT))
    for y in range(0, HEIGHT, CELL_SIZE):
        pygame.draw.line(surface, GRAY, (0, y), (WIDTH, y))


def main():
    screen = pygame.display.set_mode((WIDTH, HEIGHT))
    pygame.display.set_caption("贪吃蛇 - OpenClaw 生成")
    clock = pygame.time.Clock()
    font = pygame.font.SysFont("simhei", 24)

    snake = Snake()
    food = Food(snake.body)
    score = 0
    game_over = False

    while True:
        for event in pygame.event.get():
            if event.type == pygame.QUIT:
                pygame.quit()
                sys.exit()
            if event.type == pygame.KEYDOWN:
                if game_over:
                    if event.key == pygame.K_SPACE:
                        snake = Snake()
                        food = Food(snake.body)
                        score = 0
                        game_over = False
                    continue
                if event.key == pygame.K_UP:
                    snake.change_direction(UP)
                elif event.key == pygame.K_DOWN:
                    snake.change_direction(DOWN)
                elif event.key == pygame.K_LEFT:
                    snake.change_direction(LEFT)
                elif event.key == pygame.K_RIGHT:
                    snake.change_direction(RIGHT)

        if not game_over:
            snake.move()

            # 吃食物
            if snake.body[0] == food.position:
                snake.grow = True
                score += 10
                food.respawn(snake.body)

            # 碰撞检测
            if snake.check_collision():
                game_over = True

        # 绘制
        screen.fill(BLACK)
        draw_grid(screen)

        # 绘制蛇
        for i, segment in enumerate(snake.body):
            color = GREEN if i == 0 else DARK_GREEN
            rect = pygame.Rect(
                segment[0] * CELL_SIZE, segment[1] * CELL_SIZE,
                CELL_SIZE - 1, CELL_SIZE - 1
            )
            pygame.draw.rect(screen, color, rect)

        # 绘制食物
        food_rect = pygame.Rect(
            food.position[0] * CELL_SIZE, food.position[1] * CELL_SIZE,
            CELL_SIZE - 1, CELL_SIZE - 1
        )
        pygame.draw.rect(screen, RED, food_rect)

        # 绘制分数
        score_text = font.render(f"得分: {score}", True, WHITE)
        screen.blit(score_text, (10, 10))

        if game_over:
            over_text = font.render("游戏结束! 按空格键重新开始", True, WHITE)
            text_rect = over_text.get_rect(center=(WIDTH // 2, HEIGHT // 2))
            screen.blit(over_text, text_rect)

        pygame.display.flip()
        clock.tick(FPS)


if __name__ == "__main__":
    main()

运行方式： 先安装 pygame（pip install pygame），然后运行 python snake.py。

7.4 网页操作与截图

前置配置： 首先需要开启飞书机器人私聊权限，确保手机端可以与机器人直接对话。

python 复制代码

# 配置飞书通道的私聊策略为开放
openclaw-cn config set channels.feishu.dmPolicy "open"

# 重启网关使配置生效
openclaw-cn gateway

手机飞书端输入：

复制代码

帮我打开百度网页，并进行截图，发给我

预期行为：

python 复制代码

用户发出指令
    ↓
OpenClaw 启动无头浏览器
    ↓
自动打开 www.baidu.com
    ↓
对页面进行截图
    ↓
将截图图片通过飞书消息发送给用户

八、课程总结与进阶方向

总结

通过本教程，我们完成了以下完整链路：

python 复制代码

环境准备（Node.js v22+）
    ↓
安装 OpenClaw 中文版
    ↓
新手引导配置（模型供应商 + API Key）
    ↓
接入飞书机器人（创建应用 → 配置权限 → 发布 → 事件订阅）
    ↓
启动网关与 Dashboard
    ↓
实战验证（文件操作 / 新闻查询 / 代码生成 / 网页截图）

OpenClaw 的核心价值在于：它将大语言模型的「理解能力」与计算机的「执行能力」连接起来，让 AI 不再只是回答问题的工具，而是能够真正替你完成任务的数字员工。

进阶方向

如果你希望进一步探索 OpenClaw 的能力，以下是一些值得尝试的进阶方向：

多通道接入： 除了飞书，还可以接入 WhatsApp、Telegram、Discord 等通道，实现跨平台的 AI 助手。

技能插件开发： OpenClaw 的插件系统允许你自定义技能，让 AI 掌握更多特定领域的能力。

工作流编排： 将多个任务串联为自动化工作流，实现更复杂的业务逻辑。

团队协作： 通过钩子（Hook）功能，让团队成员共享同一个 OpenClaw 实例的能力。

安全与权限管理： 在生产环境中使用时，注意配置合适的权限策略，避免 AI 执行危险操作。

OpenClaw 中文版从零到一：安装、配置飞书机器人与实战全指南

目录

一、OpenClaw 是什么

1.1 项目简介

1.2 核心能力

1.3 使用场景示例

1.4 中文社区资源

二、环境准备：安装 Node.js

2.1 为什么需要 Node.js

2.2 下载与安装

2.3 安装验证

2.4 常见问题排查

三、安装 OpenClaw 中文版

3.1 Windows 一键安装

3.2 macOS / Linux 一键安装

3.3 通用 npm 安装方式

3.4 安装验证

四、启动引导与基础配置

4.1 进入新手引导

4.2 配置模型供应商与 API Key

4.3 配置聊天通道 ------ 以飞书机器人为例

4.4 技能配置与钩子（可选）

五、飞书机器人创建全流程

5.1 创建企业自建应用

5.2 添加机器人能力

5.3 配置权限

5.4 发布与获取凭证

5.5 回到终端完成配置

5.6 配置事件与回调

六、启动与使用

6.1 启动网关

6.2 打开 Web Dashboard

6.3 常用命令速查

七、实战测试

7.1 桌面文件操作

7.2 实时新闻查询

7.3 代码生成（贪吃蛇游戏）

7.4 网页操作与截图

八、课程总结与进阶方向

总结

进阶方向